歴史建築を守りながら生産性を上げるAI活用術

15世紀カイロの邸宅が教えてくれる「AI時代の改修工事」のリアル

15世紀に建てられたエジプト・カイロの歴史的住宅「Zeinab Khatoun Residence」は、ENRの2025 Global Best Projectsで改修・修復部門のベストプロジェクトに選ばれました。

木製の入り口、中庭によるパッシブ換気、精緻な木彫天井、木製格子、色ガラスをはめ込んだ石膏窓——いわゆるマムルーク建築の数少ない現存例を、現代の設備と安全性を備えた公共施設として再生したプロジェクトです。

ここで扱われたのは、「壊さずに直す」「見せずに入れ替える」「変えずに強くする」という、改修工事ではおなじみの難題ばかり。日本の建設会社・設計事務所・専門工事会社にとっても他人事ではありません。むしろ、老朽インフラと歴史建築の保全ニーズが高まるいま、AIやBIMをどう使うかで、生産性と安全性に大きな差がつく領域です。

この記事では、Zeinab Khatoun Residenceをケーススタディにしながら、

• 歴史建築・改修プロジェクト特有の課題
• そこにAI・BIM・デジタル技術をどう当てはめるか
• 日本の現場で明日から試せる具体的な活用アイデア

を整理していきます。「AIは新築案件向けでしょ？」と思っていると、改修市場で一気に差を付けられます。

---

歴史建築・改修工事が難しいのはどこか

歴史的建物の改修は、新築よりも**「情報がない」「壊せない」「止められない」**という条件が重なります。

Zeinab Khatoun Residenceで直面した前提条件

ENRの記事から読み取れるポイントを整理すると：

• 15世紀建築で図面が不完全、実測と相違が多い
• マムルーク建築として貴重なため、外観に手を加えられない
• 中庭と屋上は環境デザインの中核としてそのまま残す必要
• 石床や木製建具・天井など、現物を極力保存・再利用
• 機械・電気・空調・防災設備は「見えないように」新設

結果として、設備は「石床の下」や「壁内」で配線・配管し、構造補強も見た目を損なわないように実施しています。

この構造は、日本の現場でもよくある状況と酷似しています。

• 文化財・登録有形文化財の耐震補強
• 歴史的街並みにある旅館・商業施設のリノベーション
• 稼働中のオフィスビル・病院のインフラ更新

ほぼすべてのケースで、**「既存を活かしながら、最新の安全・快適性をどう埋め込むか」**がテーマになります。

---

なぜ改修こそAIとBIMの“本番”なのか

AIやBIMは新築プロジェクトのイメージが強いですが、個人的には改修こそ投資対効果が高い分野だと感じています。理由はシンプルで、

「不確実性が高いほど、デジタルでのシミュレーションと自動化の価値が上がる」

からです。

改修プロジェクトに共通する3つのリスク

1. 現況情報の不確実性
   • 図面が古い・欠落・現物と違う
   • 仕上げの裏側、壁中・床下の情報がない

1. 施工中の安全リスク

   • 老朽部材の崩落
   • 仮設不備による転落・挟まれ事故
   • 有害物質（アスベスト等）への暴露

2. 工程・コストのブレ

   • 開けてみたら想定以上に傷んでいる
   • 臨機応変な設計変更で手戻り連発
   • 近隣や利用者への影響が大きく、夜間・短時間施工が多い

ここにAIとBIMを組み合わせることで、

• 「壊す前に」高精度で状態を推定
• 安全リスクを“見える化”して事前に手を打つ
• 工程やコストのブレ幅を事前にシミュレート

といった打ち手が現実的になります。

---

ケーススタディ：このプロジェクトにAIを入れるなら

Zeinab Khatoun Residenceでは、記事から読み取れる限りAIの活用言及はありませんが、日本で同様のプロジェクトを進めるなら、次のようなAI活用が現実的です。

1. 3Dスキャン × BIM × AIで「壊さずに中身を見る」

目的：既存構造・設備を正確に把握し、設計・施工の手戻りを減らす

• レーザースキャンやフォトグラメトリで内外を3D計測
• 点群データからBIMモデルを半自動生成（AIセグメンテーション）
• 構造・仕上げ・設備をAIで自動分類し、仮想“分解図”を作成

こうして作った**「現況BIM」**上で、

• どこに新しい配管・配線を通せるか
• どの石床を外せば最小範囲で設備工事ができるか
• 既存の木梁・石壁にどの程度荷重を負担させられるか

といった検討を事前にシミュレーションできます。

Zeinab Khatounでも、石床の下と壁の中に設備を入れていますが、

AIで“床下の配管ルート候補”を自動提案し、干渉チェックまで済ませてから現場に降ろす

というフローにできれば、施工のやり直しや解体範囲の追加をかなり抑えられます。

2. 構造ヘルスモニタリングとAI診断

目的：歴史的構造を過剰に壊さず、必要な箇所だけ補強する

• ひずみゲージ・加速度センサーを一時設置して、風・人流・小地震時の応答を取得
• AIで振動特性・ひび割れ進展のパターンを解析
• 「どの柱・梁・壁が限界に近いか」を優先順位付きでリスト化

これにより、

• 補強が本当に必要な部位と、まだ余裕のある部位を分ける
• 最小限の鉄骨フレームやFRP補強で済ませる

といった“ピンポイント補強”が可能になります。文化財級の建物では、**「壊し過ぎない」「補強し過ぎない」**ことも品質の一部です。

3. 画像認識AIによる安全監視と劣化検知

目的：人が入りにくい場所や脆弱部のリスクを早期発見

改修現場では、

• 天井裏・床下・狭隘部
• 老朽化している足場や仮設通路

など、危険箇所ほど見回りがしづらい傾向があります。ここで効くのが画像認識AIです。

• ドローンや小型カメラで天井裏・屋根・外壁を撮影
• AIがひび割れ・浮き・漏水跡・腐朽箇所を自動検出
• 日々の定点カメラ映像から、仮設材のたわみや崩落リスクをモニタリング

Zeinab Khatounのような木彫天井や格子窓が多い建物では、**「触る前に、画像で状態を精査する」**ことが安全にも品質にも効きます。

4. AIによる工程・コストシミュレーション

目的：不確実性の高い改修工事で、合意可能な工程・予算を組む

改修プロジェクトは、

• 解体時の“サプライズ”
• 文化財行政との調整
• 地元住民・利用者との合意形成

などで工程が動きやすいのが現実です。そこで、過去の類似案件データと組み合わせて、AIで：

• 解体後の追加工事発生確率
• 設計変更に伴う工程スライドの影響
• 資材・職人の制約を踏まえた最適工程案

を複数パターン自動生成すれば、

「最短案」「安全余裕を見た保守案」「コスト優先案」

のように、発注者にわかりやすい選択肢を提示できます。Zeinab Khatounのような行政主導プロジェクトなら、ステークホルダーも多く、こうした**「数字に基づく説明材料」**の有無が信頼に直結します。

---

日本の建設会社がすぐ始められるAI導入ステップ

ここからは、実務として「どこから手を付けるか」です。全部を一気にやる必要はありません。おすすめは小さく始めて、現場で成功体験を積み上げるやり方です。

ステップ1：改修案件でのBIM・現況3D化を“標準実験”にする

• まずは1現場、歴史建築や既存ビル改修で
  • レーザースキャン or フォトグラメトリを実施
  • 点群からのBIM化を外部パートナーまたはツールで試す
• モデルを使って
  • 配管ルート検討
  • 足場・仮設計画
  • 干渉チェック

を行い、「紙図面だけでやった場合」と手戻り件数や現地調整回数を比較します。

ステップ2：画像認識AIで“1テーマだけ”試す

全部の安全監視をAI化しようとすると挫折します。テーマを1つに絞る方が現実的です。

例：

• 外壁ひび割れの自動検出
• 配筋写真の自動チェック
• 作業員のヘルメット未着用検知

改修現場であれば、外壁ひび割れ or 仕上げ面の劣化検知あたりが取り組みやすい分野です。

ステップ3：工程シミュレーションを「見積もりツール」として活用

• 自社・協力会社の過去案件データをざっくりでも集約
• 工種別の工期・手間・変更履歴をAIに学習させる
• 新しい改修案件の概算工程・予算案をAIに試算させ、熟練者がレビュー

ポイントは、

「AIが出した案」を採用するのではなく、「AIが作ったたたき台」をベテランが修正する

という役割分担にすることです。見積もりや工程検討にかかる時間を削りつつ、若手の育成にもなります。

ステップ4：成果を“数字”で残す

AI活用の評価が曖昧だと、次の投資につながりません。最低限、次の指標だけは追うことをおすすめします。

• 施工図・仮設図の手戻り件数
• 現場での設計変更回数
• 安全上の“ヒヤリハット”報告件数
• 工期のバラツキ（当初計画比）

Zeinab Khatounのようなプロジェクトでも、このレベルで効果を測っていれば、「次の文化財案件ではBIMとAIを前提にしよう」という意思決定がしやすくなります。

---

歴史を守ることと、生産性・安全性は両立できる

Zeinab Khatoun Residenceでは、

• 歴史的価値の高い木製入口・石床・木彫天井・格子窓を保存
• 中庭や屋上の環境設計ロジックをそのまま活かし
• その裏側で設備・構造を現代水準にアップデート

という、非常に“丁寧な仕事”がされています。これは、日本の歴史的建築や街並みの改修で、私たちが目指すべき姿とまったく同じです。

ここにAIやBIM、デジタルツインを組み合わせることで、

• 職人や設計者の暗黙知を可視化・継承し
• 安全リスクを定量的に管理し
• 手戻りとムダな解体・補強を減らす

という形で、「歴史を守ること」と「生産性・安全性の向上」を両立できるようになります。

建設業界のAI導入ガイドという大きなテーマの中でも、改修・歴史建築分野は、

小さい投資で、大きな価値とストーリーを生みやすい領域

です。次に文化財や歴史的建築、老朽ビルの改修案件を任されたとき、

• まずは現況3D化と簡易BIM
• 何か1つの画像認識テーマ
• 工程シミュレーションの「たたき台」づくり

この3つのどこかから、AI活用を一歩進めてみてください。

次回以降の本シリーズでは、改修以外の土木インフラや大規模新築現場でのAI活用も掘り下げていきます。自社のどの分野から着手するのが一番“効く”のか、一緒に考えていきましょう。